AI 빅데이터 다루기 어렵지 않아요!
도대체 빅데이터는 어디에 쓰는 것이여?
중소기업은 빅데이터 전문가를 채용하는 것이 어렵다. 더 안타까운 것은 데이터를 활용해서 수익구조를 설계하는 방법도 모른 체 데이터 전문가만 모셔오면 뭔가 될 줄로 착각하고 있다.
데이터가 트렌드라는데 기업의 대표들은 막상 뭘 해야 할지 모른다. 그저 뒷 처질 것 같은 불안감에 발만 동동 구를 뿐…
만약 당신이 ‘데이터 전문가를 두고도 어떻게 활용할지 모르는 관리자’라면 하루빨리 빅데이터를 돈으로 바꾸는 공부 먼저 시작해야 한다.
나는 진로를 고민하는 20대들에게 주저 없이 빅데이터 전문가나 AI 전문가가 되기 위한 공부를 하라고 조언한다!
하지만 이미 기업에서 지식경영관리자로 일하고 있는 당신에게는 ‘데이터를 어떻게 활용해서 비즈니스 모델에 적용시킬지’를 공부해야 한다고 강조한다!
AI데이터 전문가는 다가올 시대에 꼭 필요한 직군이고 그 활용도 점차 확대될 것이다. 데이터가 자원이 되는 세상에서 데이터를 수집하고 가공할 수 있는 능력은 현재의 원유를 채굴하고 가공하는 사업만큼 중요하다. 채굴한 원유를 어떻게 가공하느냐에 따라 에너지로도 사용될 수도 있고 섬유나 화학, 플라스틱 같은 산업자원으로도 활용될 수 있다.
마찬가지로 다가오는 시대에는 빅데이터가 우리 일상의 모든 에너지와 산업자원의 역할을 감당하게 될 것이다.
이러한 중요성을 알고 있음에도 불구하고 기업의 경영진 입장에서 보면 빅데이터 전문가를 데려다가 수익화시키기는 쉽지 않다. AI 빅데이터 기반 비즈니스 모델을 설계하는 게 얼마나 막막할 짐작이 된다. 경영자로서는 몹시 난처한 상황이 벌어질 것이다.
데이터 기반 경영이 추세라 어쩔 수 없이 몸값 비싼 데이터 잔문가를 모셔왔는데 어떻게 활용해야 기업이익이 최적화될지를 모르니 데이터 경영이란 허세를 위해 억대 연봉 쏟아붓는 꼴이 된 것이다.
비즈니스 수익구조 설계(디자인)를 할 수 없는 기업은 데이터 활용에 한계가 분명히 존재하게 된다. 만약 당신이 데려올 전문가가 비즈니스 감각과 마케팅 능력을 겸비하고 있다면 스스로 수익모델을 설계하고 그에 맞는 데이터 분석/가공을 하여 데이터 기반의 비즈니스 모델을 디자인할 수도 있을 것이다. 실제로 대표님들의 컨설팅을 진행하다보면 그런 퍼포먼스를 막연하게 기대하고 있는 경영자들이 상당히 많은걸 알 수 있다. 하지만 데이터 전문가가 그런 돈이되는 아이디어를 갖고 있다면 직접 스타트업을 차리지 않았겠는가?
이것이 경영가와 비즈니스 기획자가 AI빅데이터 설계를 공부해야 하는 이유이다.
이미 자리 잡은 기업의 관리자라면 우리 기업의 비즈니스 모델의 최적화를 위해 필요한 데이터가 무엇인지, 그리고 그것을 어떤 게 활용할지를 판단할 수 있는 공부가 반드시 필요하다.
아직 늦지 않았다.
아니 이제 시작이다.
데이터 전문가들의 몸값은 점점 올라갈 것이다.
하지만 거대 플랫폼 기업에서 제공하는 데이터를 분석하는 툴은 점점 보편화될 것이다.
기술은 보편화될수록 비용이 더 저렴해지기 마련이다. 실제로 데이터 전문가들을 많이 필요로 하는 곳들은 거대 플랫폼 기업들이 대부분이지 않은가.
중소기업이나 스타트업은 데이터 전문가 확보보다 더 시급한 것이 있다. 바로 데이터를 어디에 어떻게 활용할지에 대한 비즈니스 설계 측면에서의 고찰이다. 그러려면 AI빅데이터가 도대체 어떤 메커니즘으로 작동하고 활용되는지에 대한 원리적 공부가 필수이다.
데이터를 활용할 아이디어 설계능력이 있으면 사실 데이터 다루는 데에는 큰 비용을 들지 않을 수도 있다. 우리가 먼저 해야 할 일은 데이터를 활용한 수익화 모델을 설계할 수 있는 지식과 인사이트를 기르는 일이다.
앞으로 데이터를 활용하는 방법과 예시들을 꾸준히 소개해보도록 하겠다.
데이터! 이제 겁먹을 필요 없다.
다만 오늘은 이것 하나만 기억하자.
AI 빅데이터로 비즈니스 모델 설계만 할 줄 알면 데이터 전문가 다루는 일은 겁먹을 필요 없다는 것을!
